קורס זה מציג רכיבים מרכזיים בתשתיות דאטה מודרניות הנמצאות בשימוש נרחב בעולמות ה־Data Engineering, האנליטיקה והמערכות התפעוליות. במהלך הקורס המשתתפים ילמדו לעבוד עם בסיס נתונים NoSQL מסוג MongoDB, להקים ולשאול נתונים במנועי חיפוש ואנליטיקה מבוססי ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), ולתכנן תהליכי קליטה וניהול נתונים באמצעות Apache NiFi.
הקורס מתמקד בהיבטים ארכיטקטוניים, בהקמה ותצורה, באינדוקס ובשאילתות, ובהיבטים תפעוליים של מערכות דאטה מודרניות. המשתתפים יתנסו במקרי שימוש מעשיים כגון ניתוח לוגים ואירועים, אחסון מסמכים, חיפוש ואגרגציות, ובניית תהליכי זרימת נתונים בין מערכות שונות.
מרצה
ערן קורן
Big Data and Cloud Architect
מומחה בכיר בתחומי Big Data, בסיסי נתונים, DBA וטכנולוגיות ענן, בעל ניסיון של למעלה מ-19 שנים בייעוץ טכנולוגי ובהדרכה מקצועית. משנת 2011 משמש כיועץ ומדריך בכיר בחברת NAYA Technologies, ובמקביל מרצה במכללת NAYA משנת 2010. בעל מומחיות רחבה בשירותים ובפתרונות של AWS ו-Oracle, לצד ניסיון מעשי בתכנון, ניהול ואופטימיזציה של בסיסי נתונים, ארכיטקטורות נתונים ופתרונות Big Data. משלב ניסיון עשיר בפרויקטים טכנולוגיים מורכבים בארגונים עם מומחיות בהכשרת אנשי מקצוע והעברת ידע טכנולוגי מתקדם.
התמחות
BIG DATA, AWS, Cloud and integration, Nifi, Python
מערכות מידע מודרניות מייצרות ומעבדות כמויות עצומות של נתונים ממקורות מגוונים – מסמכים, לוגים, אירועים ומידע חצי־מובנה. כדי להפיק מהם ערך עסקי נדרשים פתרונות Data Infrastructure מתקדמים המשלבים מסדי נתונים מסוג NoSQL, מנועי חיפוש, מערכות אנליטיקה ותהליכי Data Pipelines אוטומטיים. שליטה בטכנולוגיות אלו היא חלק בלתי נפרד מעבודתם של Data Engineers, מפתחי Backend ואנשי BI הפועלים בסביבות דאטה מודרניות.
קורס Modern Data Infrastructure: NoSQL, Search & Data Pipelines של NAYA College מעניק הכשרה מעשית בבניית תשתיות דאטה מודרניות, תוך התמקדות בטכנולוגיות המובילות בתעשייה. במהלך הקורס ילמדו המשתתפים לעבוד עם MongoDB לניהול מסדי נתונים מסוג NoSQL, לבנות ולבצע שאילתות מתקדמות ב־Elasticsearch, להקים פתרונות חיפוש ואנליטיקה באמצעות ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), ולפתח תהליכי קליטת נתונים (Data Ingestion) וזרימות עבודה באמצעות Apache NiFi.
לאורך ההכשרה מושם דגש על תכנון ארכיטקטורות סקלאביליות, בניית אינדקסים, ביצוע חיפושים ואגרגציות, ניהול נתונים חצי־מובנים, תכנון תהליכי Data Pipelines מקצה לקצה והטמעת Best Practices לניהול תשתיות דאטה בסביבות ארגוניות. המשתתפים יתנסו ב־Use Cases אמיתיים כגון ניתוח לוגים ואירועים, מנועי חיפוש, אחסון מסמכים, אינטגרציה בין מערכות והעברת נתונים בקנה מידה גדול.
התוכנית משלבת למידה Hands-On עם תרגול מעשי לאורך כל הדרך, ומעניקה למשתתפים את הידע והכלים הנדרשים לתכנון, פיתוח ותפעול של תשתיות Data מודרניות. בסיום הקורס יהיו הבוגרים מסוגלים לבנות Data Pipelines אמינים וסקלאביליים, ליישם פתרונות NoSQL וחיפוש מתקדמים, ולהשתלב בפרויקטי Data Engineering, Big Data ו־Analytics בארגונים מובילים.
צוות הקורס
אלון תם
Data Science & AI Entrepreneur
אלון בעל ניסיון עשיר של מעל 15 שנה בפיתוח, הובלה והוראה בעולמות הדאטה, ה-AI וה-SaaS. מרצה לדאטה סיינס במכללת NAYA משנת 2020, מלמד החל מ-Python ועד ארכיטקטורות מתקדמות של Deep Learning ו-Generative AI. מייסד שותף ו-CTO של Livv.ai, פלטפורמת SaaS חכמה לשוק הנדל״ן האמריקאי, אותה הקים מאפס, כולל פיתוח והטמעה של מודלים מתקדמים ב-Machine Learning ו-Computer Vision. בעבר כיהן כסמנכ״ל מו״פ וראש חטיבות פיתוח בחברות טכנולוגיה מובילות, הוביל צוותים של עשרות מפתחים, טרנספורמציות Agile, CI/CD ושדרוגי ארכיטקטורה רחבי היקף. משלב ראייה עסקית, עומק טכנולוגי וניסיון מוכח בהובלת מוצרים סקיילביליים בענן.
אלין עובדיה
מומחית Big Data
אלין הינה Senior Data Engineer עם ניסיון רב בתכנון, ניהול והובלת תשתיות Data ו-Big Data בארגונים גדולים.
משמשת כ Data Eningeer בכירה ב-NAYA Technologies משנת 2021, עם אחריות על ניהול ופיתוח אקוסיסטם בעולמות של AWS ,Cloudera, עבודה עם Spark, Hive, Impala, NiFi ו-Kafka, ותמיכה שוטפת בצוותי Data Science ו-Analytics.
בעלת ניסיון בהובלת מיגרציות טכנולוגיות, שדרוג תשתיות ויישום פתרונות מתקדמים.
בעבר שימשה כ Analytics Team Lead ב Deloitte, שם הובילה צוותים של עשרות עובדים, ניהלה פרויקטים מרובי ממשקים והניעה תהליכי קבלת החלטות מבוססי נתונים. משלבת מומחיות טכנולוגית עמוקה, יכולות הנהגה, תקשורת בין-אישית מצוינת וניסיון בהדרכה והעברת סדנאות מקצועיות.
